„Langsamer, vage intelligenter?“: Gemini 2.5 Pro erntet Kritik von erfahrenen Nutzern wegen nachlassender Präzision und Leistung
Einst Liebling von Entwicklern und Datenwissenschaftlern, sorgt Googles neuestes KI-Flaggschiff für Frustration in der technischen Fachwelt
In der anspruchsvollen Welt der KI-Entwicklung, wo Millisekunden zählen und Präzision keine Option ist, hat Googles Veröffentlichung von Gemini 2.5 Pro am 6. Mai – dem mit Spannung erwarteten Upgrade seines Flaggschiff-Modells – bei seinen anspruchsvollsten Nutzern, nämlich professionellen Programmierern, Datenanalysten und technischen Forschern, einen Dämpfer erfahren.
Nur 24 Stunden nach dem Start waren Foren und Entwicklerkanäle voll mit Unmutsbekundungen. Von „lähmender Verzögerung“ bis zu „Anweisungs-Amnesie“ haben frühe Anwender Alarm geschlagen über das, was sie als signifikante Verschlechterung betrachten, kaschiert hinter einer Fassade oberflächlicher Höflichkeit und Verarbeitungsanimationen.
Gemini 2.5 Pro 05-06 Datenblatt
| Funktion | Details |
|---|---|
| Modellname | Gemini 2.5 Pro Preview 05-06 |
| Modell-ID | gemini-2.5-pro-preview-05-06 |
| Preise (pro 1 Mio. Tokens) | |
| Input (≤200.000 Tokens) | 1,25 € |
| Input (>200.000 Tokens) | 2,50 € |
| Output (≤200.000 Tokens) | 10,00 € |
| Output (>200.000 Tokens) | 15,00 € |
| Am besten für | Programmierung, Schlussfolgerungen, multimodales Verständnis |
| Anwendungsfälle | - Schlussfolgern bei komplexen Problemen - Schwierige Code-, Mathematik- und STEM-Aufgaben lösen - Große Datensätze/Codebasen/Dokumente analysieren |
| Wissens-Stichtag | Januar 2025 |
| Ratenbegrenzungen | - 150 Anfragen pro Minute (Bezahlt) - 5 Anfragen pro Minute / 25 Anfragen pro Tag (Kostenlos) |
„Es denkt mehr, sagt weniger“: Eine frustrierende Verschiebung der Interaktionsmuster
Eine der konstantesten – und störendsten – Veränderungen, über die Nutzer berichten, ist ein starker Anstieg der Latenzzeit. Mehrere Fachleute teilten mit, dass Gemini 2.5 Pro nun über längere Zeiträume „nachdenkt“, oft 2–4 Mal länger als die vorherige Version. Diese Verzögerungen werden durch ein neues Muster verschärft: Das Modell zeigt zeitweise Meldungen wie „dachte 13 Sekunden nach“, was scheinbar versucht, sein langsameres Tempo zu rechtfertigen.
Doch was nach dieser Wartezeit herauskommt, ist paradoxerweise weniger präzise Ausgabe.
„Es ist, als würde es Vertrauen puffern“, sagte ein technischer Leiter bei einem Unternehmen für Finanzmodellierung, der anonym bleiben wollte, um offen sprechen zu können. „Man wartet länger, bekommt aber etwas Oberflächlicheres. Es gibt einen beunruhigenden Rückgang der analytischen Tiefe, besonders bei der Bearbeitung vielschichtiger Probleme.“
Diese Verschiebung ist besonders störend für erfahrene Nutzer, die sich bei verschachtelten Logikabläufen, statistischer Modellierung oder präziser Code-Überprüfung auf KI verlassen – Bereiche, in denen Geschwindigkeit und Genauigkeit untrennbar sind.
Kognitives Driften: Die Befolgung von Anweisungen leidet
Ein weiterer Kritikpunkt ist Gemini 2.5 Pro’s verminderte Fähigkeit, Anweisungen über mehrere Gesprächsrunden hinweg zu befolgen – eine Kernfähigkeit für professionelle Arbeitsabläufe.
Mehrere Nutzer stellten fest, dass das Modell Anweisungen mitten im Gespräch vergisst, sogar einfache Parameter nicht von einer Antwort zur nächsten überträgt. Andere beobachteten, dass es „grundlegende Anweisungen verpatzt“ oder, schlimmer noch, diese komplett ignoriert.
„Einmal habe ich ihm fünf Anweisungen gegeben. Es reagierte auf zwei und vergaß die anderen drei“, erzählte ein KI-Ingenieur eines Großunternehmens. „Früher hat es diese Anforderungen nahtlos miteinander verwoben. Jetzt ist es, als hätte man mit einem Praktikanten am ersten Tag zu tun.“
Und für Entwickler verschärft sich die Frustration noch. Gemini lässt Berichten zufolge Schlüsselstellen in Code-Dateien aus, besonders bei langen Ausgaben. Das hat zu fehlerhaften Builds und unterbrochenen Pipelines geführt – Ergebnisse, die nicht nur unpraktisch, sondern in Produktionsumgebungen potenziell kostspielig sind.
„Es verstümmelt jetzt Code“: Die Anatomie einer Verschlechterung
Die wohl schwerwiegendste Sorge betrifft die Code-Qualität – ein Bereich, in dem Gemini 2.5 Pro, den Zahlen nach, schlechter abschneidet als seine OpenAI-Pendants.
Laut LiveBench-Messungen erreichte Gemini beim Programmieren einen Wert von 72,87, verglichen mit deutlich besseren Leistungen der o3 Medium und High Varianten von OpenAI. Während seine mathematische Fähigkeit und Schlussfolgerungskompetenz wettbewerbsfähig bleiben, erweisen sich diese Stärken als unzureichender Ausgleich für die unzuverlässige Ausführung des Modells in technischen Bereichen.
Ein Entwickler beschrieb, wie das Modell vorhandenen Code „verstümmelte“, anstatt spezifische Blöcke anzupassen, und stattdessen umfassende und schädliche Bearbeitungen vornahm, anstelle der präzisen, chirurgischen Änderungen, die gewünscht waren. Ein anderer bemerkte, dass Gemini „vielleicht drei von acht Plausibilitätsprüfungen in einem verschachtelten If-Else-Test erfüllte“, wobei es offensichtliche logische Pfade übersah, die frühere Versionen kompetent bewältigten.
Dies ist keine geringfügige Verschlechterung – dies ist, wie ein Rezensent es beschrieb, „meiner ehrlichen Meinung nach mindestens 50% schlechter als die vorherige Version.“
„Übermäßig höflich, gefährlich vage“: Ein Problem von Stil über Substanz?
Viele haben eine auffällige Tonverschiebung in der Ausgabe von Gemini 2.5 Pro festgestellt. Es sei nun, so mehrere Rezensenten, „höflicher, geschwätziger und ausweichender“. Die Kritik bezieht sich nicht auf den Ton an sich – sondern darauf, was dieser Ton kaschiert.
„Frühere Versionen waren kurz angebunden, aber aufschlussreich. Diese hier fühlt sich an, als wäre sie durch einen PR-Filter gelaufen“, bemerkte ein Softwarearchitekt aus Berlin. „Man fragt nach einer Risikoanalyse und bekommt einen diplomatischen Aufsatz. Es ist vage, vorsichtig – im Grunde unbrauchbar, wenn man klare Aussagen braucht.“
In einer Branche, die Direktheit und diagnostische Klarheit schätzt, fühlt sich Geminis abgeschwächter Ausgabestil wie eine unwillkommene redaktionelle Entscheidung an – eine, die auf Kosten der Nützlichkeit geht.
Hardware-Belastung und Upload-Fehler: Technische Einschränkungen zeigen sich
Neben der Softwareleistung berichteten Nutzer auch von Hardware-Ineffizienzen, wobei die lokale GPU-Nutzung von Gemini bei etwa 30% stagnierte, weit unter der erwarteten Auslastung. Dieser Engpass verschärft die ohnehin schon langsamen Reaktionszeiten, insbesondere bei komplexen Berechnungen oder Aufgaben mit mehreren Dateien.
Mehrere Nutzer meldeten zudem Upload-Fehler nach längerer Nutzung – ein Problem, das auf Speicherlecks oder instabile Sitzungsbehandlung in der neuen Version hindeuten könnte.
Die Zahlen lügen nicht – aber sie erzählen auch nicht die ganze Geschichte
Auf dem Papier ist Gemini 2.5 Pro kein Fehlschlag. Mit einem globalen LiveBench-Durchschnittswert von 78,99 positioniert es sich als starkes Allzweckmodell, knapp hinter der o3-Klasse von OpenAI.
Seine mathematischen Stärken und Schlussfolgerungsfähigkeiten machen es für quantitative Bereiche brauchbar, und es leistet statistisch gesehen recht gute Arbeit bei der Befolgung von Anweisungen.
Aber in realen, hochpräzisen Arbeitsabläufen – insbesondere in der Softwareentwicklung und Datenanalyse, wo die Toleranz für Vageheit null ist – sind diese Zahlen weniger beruhigend.
„Dieses Modell scheint für einen Nutzer abgestimmt zu sein, der nie über oberflächliche Aufgaben hinausgeht“, bemerkte ein Dateningenieur. „Für Leute wie mich ist das nicht nur frustrierend – es ist gefährlich.“
Nostalgie trifft Notwendigkeit: Werden Nutzer zurückwechseln?
Das vielleicht vielsagendste Anzeichen der Enttäuschung ist die plötzliche Nostalgie für die vorherige Gemini-Version, wobei viele eine Option zur Rückkehr fordern.
„Dies ist das erste Mal, dass Teamkollegen sagen: ‚Können wir zurückwechseln?‘ Das sollte Google beunruhigen“, sagte ein Entwickler bei einem Cloud-Infrastrukturunternehmen.
Und tatsächlich, wenn Gemini 2.5 Pro diesen Kurs beibehält, könnte Google vor einer schwierigen Entscheidung stehen: Leistung für Profis priorisieren oder auf Zugänglichkeit für allgemeine Nutzer setzen.
Was kommt als Nächstes? Ein Scheideweg für Gemini
Die Unzufriedenheit rund um die Mai-Veröffentlichung von Gemini 2.5 Pro stellt nicht nur einen technischen Fehltritt dar – sie beleuchtet eine tiefere Spannung in der KI-Entwicklung: das Gleichgewicht zwischen allgemeiner Nutzersicherheit und Feinabstimmung des Tones auf der einen Seite und den Bedürfnissen von erfahrenen Nutzern, die Klarheit, Konsistenz und Kontrolle fordern, auf der anderen Seite.
Während konkurrierende Labors schnell Neuerungen einführen und die Erwartungen der Nutzer steigen, hat Google möglicherweise wenig andere Wahl, als entweder die Grundlagen des Modells neu zu kalibrieren – oder riskieren, Terrain zu verlieren an agilere, schärfere Herausforderer.
Vorerst beobachten diejenigen an der Spitze von Code und Berechnung genau – und warten auf eine Lösung, die nicht nur länger nachdenkt, sondern besser nachdenkt.